2. Theoretische Grundlagen

Das Kapitel behandelt zunächst die theoretischen Grundlagen maschineller Lernverfahren, die für das Verständnis der Planung und Entwicklung industrieller Systeme essenziell sind. Es wird auf die Integration dieser Verfahren in Fertigungsanlagen eingegangen und der Stand der Technik zu bestehenden Methoden und Vorgehensweisen dargestellt. Ein Schwerpunkt liegt auf der Einteilung der Fertigungsverfahren nach DIN 8580 und der Darstellung der Komplexität von Fertigungsanlagen. Zudem wird die Bedeutung der Gesamtanlageneffektivität (OEE) und deren Berechnung erläutert. Ein weiterer Fokus liegt auf der Digitalisierung von Fertigungsanlagen und der Anwendung von Industrie 4.0-Konzepten. Es wird die Rolle von maschinellen Lernverfahren in der Fertigungstechnik untersucht, insbesondere in den Bereichen vorausschauende Wartung, Qualitätskontrolle und Prozessoptimierung. Abschließend werden Prozessmodelle zur Durchführung von ML-Projekten vorgestellt, darunter CRISP-DM und TDSP, und deren Anwendung in der Praxis diskutiert. Das Kapitel bietet einen umfassenden Überblick über die theoretischen und praktischen Aspekte maschineller Lernverfahren in der Fertigungstechnik und zeigt auf, wie diese zur Steigerung der Produktivität und Qualität beitragen können.